Python中one_hot编码的写法

最新推荐文章于 2024-05-29 20:24:55 发布
最新推荐文章于 2024-05-29 20:24:55 发布
阅读量491 收藏
点赞数
分类专栏： Python编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chengsilin666/article/details/106645448
版权
本文详细介绍了在图卷积网络（GCN）中如何使用One-hot编码将类别标签转换为数值形式，通过具体代码示例展示了实现过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

写法一
GCN中的写法：

def encode_onehot(labels):
    classes = set(labels)
    classes_dict = {c: np.identity(len(classes))[i, :] for i, c in
                    enumerate(classes)}
    labels_onehot = np.array(list(map(classes_dict.get, labels)),
                             dtype=np.int32)
    return labels_onehot
Python 对数据one-hot编码
shuihupo的博客
09-16 2万+
目录   离散特征的编码分为2种情况： 连续变量的离散化处理 法1.标签的处理： 法2.计算指标/哑变量one-hot编码 结合pd.cut,处理连续变量 合并（)：要注意使用merge还是join 离散特征的编码分为2种情况： 1.我们在进行那些有大小关系的变量离散，小雨，中雨，大雨， {“小雨”:1,“中雨”:2,“雨天”:3}，这里面有一定数量的大小关系，这种映射的讲解在...
在Python中进行One-Hot编码
weixin_39559994的博客
02-29 1753
在Python中进行One-Hot编码
one hot编码python函数_Python手动实现One-hot编码
weixin_33997566的博客
02-02 305
zeros = torch.zeros(real_size,CLASSES_COUNT)for k in range(real_size ):zeros[k, batch_label[k]] = 1代码解读：zeros是一个tensor，它的行数是real_size,列数是类别数CLASSES_COUNT。每一行代表一个样本，每个样本在某一列的值是1，其他是0。所以第一行的代码就是为了全是0的一...
关于one-hot编码python
阳光zfc
05-08 465
转载https://yq.aliyun.com/articles/126741
python实现one-hot编码
m0_57993136的博客
04-07 2989
导入数据 data = pd.read_excel('C:/Users/hp/Documents/实验数据1.xlsx') 发现数据中有缺失值，这些缺失值对于我的研究没有任何影响，可以直接删除，但是通常情况下不会这么做会删除一整个变量： data=data.dropna(axis = 1)#axis=1时删除列。axis=0时删除行 data.head() 然后再实现one-hot编码： ...
tensorflow2深度学习从入门到精通第四章—TensorFlow 基础
2401_84097883的博客
04-20 983
点击这里即可免费获取，包括答案解析。本节我们将利用我们已经学到的知识去完成三层神经网络的实现：我们采用的数据集是 MNIST 手写数字图片集，输入节点数为 784，第一层的输出节点数是256，第二层的输出节点数是 128，第三层的输出节点是 10，也就是当前样本属于 10 类别的概率。首先创建每个非线性函数的 w,b 参数张量：在前向计算时，首先将 shape 为[b,28,28]的输入数据 Reshape 为[b,784] 即 [b, 28, 28] => [b, 28*28]
TensorFlow系列——feature_column特征工具说明
有信念，才能走的更远
05-16 3347
一、一些工具 1、三种本地打印输出非序列sequence数据的feature_column转换后的值的方法 适用于TensorFlow1.x import tensorflow as tf from tensorflow.python.feature_column import feature_column_v2 as fc_v2 from tensorflow.python.feature_column import feature_column as fc # 注意：只有方式2会检查输入数据是否
Python基础知识点（个人记录）
最新发布
weixin_44283270的博客
05-29 1333
不可变类型：int、long、float、complex、string、bool、tuple。其中可变类型不能作为字典的key，因为它们没有__hash__()方法。python中的类型分可以分为两类，可变类型和不可变类型。非空的字典、列表、字符串0都是true！可变类型：dict、list、set。涉及字符串拆分、类函数和对象调用。1）true和false。
Python错误.md
02-06
- 此错误是因为`sklearn`中的`OneHotEncoder`类不再支持`n_values_`属性。这通常是由于库版本升级导致的。 - 解决方法是更新`sklearn`库到最新版本： ```bash pip install -U scikit-learn ``` 2. **安装其他...
Python面试题整理-牛客网
mysteryflower的专栏
01-20 3855
1、[单选题]关于Python内存管理，下列说法错误的是 A. 变量不必事先声明 B. 变量无须先创建和赋值而直接使用 C. 变量无须指定类型 D. 可以使用del释放资源 解析1：B Python 是弱类型脚本语言，变量就是变量，没有特定类型，因此不需要声明。 但每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。 用 del 语句可以释放已创建的变量（已占用的资源）。 解析2： 1.变量无需事先声明 2.变量无需指定类型 3.程序员不用关心内存管理 4.变量名会被“回收” 5.del语句能够直.
one-hot编码
09-27
自己写一个小例子，方便大家清楚ont-hot编码。如果有问题，还希望大家多多指教，如果有问题，可以及时和我联系
对python sklearn one-hot编码详解
12-25
one-hot编码的作用 使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。 sklearn的一个例子 from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2
Python: 进行one-hot编码
anshuai_aw1的博客
10-09 4499
在机器学习中，one-hot编码是对分类特征进行预处理的常用手段。本篇博客讲解了如何利用sklearn来进行one-hot编码。 举一个简单的例子： >> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit([[0, 0, 3...
【Python】数据处理之One-Hot编码
J小白的博客
07-18 7691
在我们数据分析、建模的时候，首先要处理的就是各种数据，数据的类型也不仅仅局限于连续型数值。比如，性别、城市名等等此类的指标也是很多的。这种类型， 它是不具备序列性、也不能比较大小的，如果这个时候简单的用数字来替换，那么就给这种赋予了大小的属性，这就会影响权重矩阵的计算。这个时候，就可以用One-Hot编码（也有人称独热编码）这种特殊的编码方式了。 举例解释下为什么直...
Python实现类别变量的独热编码（One-hot Encoding）
Gefangenes的博客
06-02 3358
本文介绍基于下与两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——的方法。目录在数据处理与分析领域，对数值型与字符型加以是不可或缺的预处理操作；这里介绍两种不同的方法。
《Python 深度学习》6.1 One-hot 编码 （代码）
Welcome
11-13 2067
One-hot encoding of words or characters 单词和字符的 one-hot 编码 one-hot 编码是将标记转换为向量的最常用、最基本的方法。在第 3 章的 IMDB 和路透社两 个例子中，你已经用过这种方法（都是处理单词）。它将每个单词与一个唯一的整数索引相关联， 然后将这个整数索引 i 转换为长度为 N 的二进制向量（N 是词表大小），这个向量只有第 i 个元 素是 1，其余元素都为 0。 当然，也可以进行字符级的 one-hot 编码。为了让你完全理解什么是
深度学习——对标签进行One-hot编码
qq_38153403的博客
06-03 3072
import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer def One_hot(labels): num_class=10 lb=LabelBinarizer().fit(np.array(range(num_class))) labels=lb.transform(labels) return label...
One-hot编码Python实现（二）
Bill_zhang5的博客
03-21 717
def dense_to_one_hot(labels_dense, num_classes): """Convert class labels from scalars to one-hot vectors.""" num_labels = labels_dense.shape[0] index_offset = np.arange(num_labels) *...
独热编码（One-Hot Encoding）介绍及实现
热门推荐
羞羞滴小朋友
11-06 3万+
一、介绍 One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 独热编码 是利用0和1表示一些参数，使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。 例如：参考数字手写体识别中： 如数字字体识别0~9中，6的独热编码为 0000001000 自然状态码为：000,001,010,011,100,101 ...
qtableview双击获取当前行数据 c++写法
03-24
非常感谢您的提问，以下是我的回答： 为了使用 Keras 调用序列的方法进行鸢尾花分类，您可以使用以下代码： ```python # 导入所需库 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 将数据集按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3) # 将标签进行编码 enc = OneHotEncoder() y_train = enc.fit_transform(y_train[:, None]).toarray() # 构建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=10, input_dim=4)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(units=3)) model.add(Activation('softmax')) # 编译模型，设定损失函数和优化器 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=100) # 在测试集上进行评估，输出准确率 y_test = enc.transform(y_test[:, None]).toarray() accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)[1] print('Accuracy:', accuracy) ``` 接下来，您可以通过改变超参数进行对比实验，例如： 1. 改变隐藏层的单元数 ```python model.add(Dense(units=20, input_dim=4)) # 改为 20 个单元 ``` 2. 改变激活函数 ```python model.add(Activation('tanh')) # 改为 tanh 激活函数 ``` 请注意，您需要根据实验设计选定合适的超参数，以便获得最好的模型性能。 关于 "lua closure factory 完整代码" 和 "中文加密" 的问题，我会根据我的能力尽力回答，谢谢。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值